1. 서론

K5 SAR 영상을 이용하여 이란 일람 지역의 기하왜곡에 의한 방사왜곡을 보정한 후방산란계수, 즉 Flattening 감마 놋 데이터를 산출하였다. 직하 방향대신 측면 방향으로 영상을 관측하는 SAR 고유의 특성으로 SAR 영상은 산악지역 같은 지형의 높낮이가 변하는 지역에서 기하왜곡에서 기인한 방사왜곡이 발생한다. Flattening 감마 놋은 이러한 방사왜곡을 보정하여 지표면 고유의 산란특성에 따른 후방산란값을 제공하여 인공위성 영상 데이터를 이용한 미래 인공지능 및 빅데이터 활용의 기반이 되는 ARD 데이터의 SAR 핵심 관측치로 사용될 예정이고 산불 탐지, 눈 덮임 파악, 빙하관측, 변화탐지, 영상 정합(Co-registration) 및 병합(Mosaicking) 등 영상 밝기 값을 이용하는 다양한 활용분야에 기초 자료로 사용될 수 있다(Small, 2011; Yang, 2020). 본 이란 일람 지역의 Flattening 감마 놋 데이터의 해상도는 K5 광역모드 영상의 해상도와 동일한 20 m이며 SAR 영상 관측 좌표계로 제공된다. 제공된 관측 영역의 공간적 범위는 위도 33.66 ° N ~ 33.75 ° N, 경도 46.16 ° E~46.26 ° E이며 제공되는 샘플 영상을 Fig. 1에 보여주고 있다.

2. 본론

SAR의 기하왜곡에 의한 방사왜곡을 보상하여 지표면 산란특성에 따른 후방산란값을 제공하기 위해서, 기존의 레이더 시그널의 입사면을 이용하여 정규화 하는 방식 대신 DEM 각각 픽셀의 지리적인 위치와 SAR 영상상의 위치 관계를 정밀히 매핑하고 DEM 픽셀이 감마 평면에 투영되는 실제 영역을 계산하여 그 면적으로 SAR 밝기 값을 정규화 하는 방식을 이용하였다(Small, 2011). K5 SAR 영상을 이용하여 이란 일람 지역의 Flattening 감마 놋 데이터를 생성하기 위해 K5 광역모드 SAR 영상과 SRTM DEM을 사용하였다. K5 광역모드 데이터는 20 m 해상도를 가지고 SRTM DEM은 30 m 지상 표본 거리(GSD)를 가지고 있어 DEM와 SAR 영상의 매핑 함수를 생성하기 위해서 DEM을 오버샘플링하여 DEM의 GSD를 SAR 영상의 샘플링 간격보다 조밀하게 만들어 사용하였다. 또한, K5에서 제공되는 지역 입사각 정보(GIM Layer)를 이용하여 SAR 시그널 값이 존재하지 않는 섀도우 지역 및 오류 픽셀을 프로세싱 과정에서 배제한 후 사용하였다. 산출한 Flattening 감마 놋 데이터 신뢰성을 검증하기 위해 첫째, 히스토그램 분석을 통해 타 후방산란계수값과 비교를 하여 지역 입사각 변화에 의해 발생되는 왜곡현상이 감소되었는지 확인하였고 둘째, 지역 입사각에 따른 후방산란값의 경향성이 존재하지 않음을 확인하였다. 적용한 알고리즘에 대한 검증결과는 Yang (2020)에서 확인 가능하다.

3. 결과

Fig. 1은 이란 알람 지역에 대한 DEM을 감마 평면으로 투영하여 계산한 감마 면적(Gamma Area)과 감마 면적으로 영상의 밝기 값을 정규화 하여 생성한 Flattening 감마 놋 영상을 보여주고 있다. 감마 면적은 산악 지역에서 레이더 시그널의 입사방향에 위치한 경사면은 크게 나타나고 반대 방향의 경사면은 작게 나타나는 것을 알 수 있다. 감마 면적으로 정규화 하여 계산한 Flattening 감마 놋은 산악지역에서 SAR 관측 기하와 실제 지형과의 차이에서 발생하는 Fore-shortening 및 Layover 등의 기하왜곡에 의한 방사왜곡을 보정하여 레이더 빔의 입사각의 변화나 지형높이의 변화에 의존적이지 않는 지표면 고유의 후방산란특성을 반영하는 것을 알 수 있다.

4. 결론 및 토의

본 이란 일람 지역의 Flattening 감마 놋 데이터는 K5 SAR 영상과 외부 DEM을 이용하여 생성한 방사왜곡을 수정한 후방산란계수값 샘플로 향후 ARD 시스템 개발을 통해 제품형태로 개발하여 제공할 계획이다. 본 Flattening 감마 놋 데이터는 K5 SAR 영상획득 좌표에서 제공되지만 영상제품에 포함되어 제공되는 Rational Polynomial Coefficients (RPC)를 통해서 쉽게 지리정보 좌표계로 변환이 가능하다.

Acknowledgements

본 연구는 한국항공우주연구원의 위성정보활용사업을 통해 수행되었습니다.

Fig. 1.

Gamma area(left) and flattening gamma naught(right) over Ilam, Iran

참고문헌

• Small D (2011) Flattening Gamma: Radiometric Terrain Correction for SAR Imagery. IEEE Trans Geosci Remote Sens 49(8):3081–3093Article
• Yang D (2020) Kompsat-5 Flattening Gamma Naught Generation Test. International Symposium on Remote Sensing 2020, BEXCO, Busan, 22-24 Apr 2020

Appendix

Figure & Data

References

Citations

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